Descripción: Los ‘Datos Cuestionables’ se refieren a información que puede no ser fiable o válida, lo que puede llevar a resultados sesgados en los sistemas de inteligencia artificial (IA). Estos datos pueden surgir de diversas fuentes, incluyendo errores en la recolección, sesgos inherentes en los métodos de muestreo, o incluso la falta de representatividad de las muestras utilizadas. La calidad de los datos es fundamental para el rendimiento de los modelos de IA, ya que estos sistemas aprenden patrones y toman decisiones basadas en la información que se les proporciona. Cuando los datos son cuestionables, los resultados pueden ser engañosos, perpetuando estereotipos o discriminación. Por ejemplo, si un modelo de IA se entrena con datos que reflejan prejuicios sociales, puede aprender y replicar esos mismos prejuicios en sus predicciones. Esto plantea serias preocupaciones éticas, ya que puede afectar a grupos vulnerables y contribuir a la desigualdad. La identificación y corrección de datos cuestionables es, por lo tanto, un aspecto crítico en el desarrollo de sistemas de IA responsables y justos, lo que requiere un enfoque consciente y riguroso en la curación de datos y la evaluación de su calidad antes de ser utilizados en aplicaciones tecnológicas.
